Introducción

Este sitio web muestra los datos estadisticos del Organismo de Investigación Juficial (OIJ) en el año 2021, obtenidos en página web de datos abiertos del OIJ. Estos datos muestran información relacionada con delitos, fechas, víctimas, género, edad, provincias y cantones, los cuales se mostraran por medio de tablas y distintos gráficos.

Herramientas de desarrollo

Paquetes de R

La información fue desarrollada en el lenguaje de programación R utilizando la extensión de R Markdown, con los paquetes de DT, ggplot2, dplyr, plotly, lubridate y readxl.

# Carga de paquetes de R 

library(DT)
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(plotly)
library(lubridate)
library(readxl)

Registros de delitos en el 2021

delitos <- readxl::read_excel("C:/Users/kaky-/Documents/Sofía/III SEMESTRE 2022/Procesamiento Datos Geográficos/Datos-policiales-2021/Datos-policiales-2021-/estadisticaspoliciales2021.xls")

Visualización de la información

Tabla

Se presenta a continuación una tabla interactiva del paquete DT, la cual se clasifica en ciertas columnas de interés.

# Transformación de datos 
delitos <-
  delitos %>%
  select(Delito,
         FECHA = Fecha,
         Victima,
         Edad,
         Genero,
         Provincia,
         Canton) %>%
  mutate(FECHA = as.Date(FECHA, format = "%Y/%m/%d"))
# Tabla interactiva del paquete DT
delitos %>% 
  DT::datatable(
    options = list(
      pageLength = 8,
      language = list(url = '//cdn.datatables.net/plug-ins/1.10.11/i18n/Spanish.json')
    ),
    colnames = c(
      "Delito",
      "Fecha",
      "Víctima",
      "Edad",
      "Género",
      "Provincia", 
      "Cantón"
    )
  )
## Warning in instance$preRenderHook(instance): It seems your data is too big
## for client-side DataTables. You may consider server-side processing: https://
## rstudio.github.io/DT/server.html

Gráficos

Se presenta un gráfico de barras simples el cual muestra la cantidad de delitos por tipos de delitos, generado con ggplot2 y que se traduce a plotly.

# Gráfico de barras simples de cantidad de delitos por tipo 

grafico_x_delito <-
  delitos %>%
  count(Delito) %>% 
  ggplot(aes(x = reorder(Delito, n), y = n)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  ggtitle("CANTIDAD DE DELITOS POR TIPO DE DELITOS") +
  xlab("TIPO DE DELITO") +
  ylab("CANTIDAD DE DELITOS") +
  coord_flip() + 
  theme_minimal()

ggplotly(grafico_x_delito)

Se presenta un gráfico de barras apiladas el cual cada barra es un tipo de delito que muestra la proporción por género, creado con ggplot2 y que se traduce a plotly.

# Gráfico de barras apiladas de proporciones por genero 
grafico_barras_apiladas_proporciones <-
  delitos %>%
  ggplot(aes(x = Delito, fill = Genero)) +
  geom_bar(position = "fill") +
  ggtitle("PROPORCIONES DE DELITOS POR GÉNERO") +
  xlab("TIPO DE DELITO") +
  ylab("PROPORCIÓN") +
  labs(fill = "GÉNERO") +
  coord_flip() +
  theme_minimal()

ggplotly(grafico_barras_apiladas_proporciones)